dpunkt Computing PyTorch kompakt Buch Deep Learning
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PyTorch kompakt aus dpunkt Computing ist ein Buch und Nachschlagewerk für Deep Learning. Das Fachbuch erklärt als Einführung und Referenz Tensoren, Training, Modellentwicklung und Deployment für Machine Learning mit Python, für Anfänger und Fortgeschrittene.
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Dieses Buch aus der Reihe dpunkt Computing ist eine kompakte Referenz zu PyTorch, einem der beliebtesten Frameworks für Deep Learning. Der Autor Joe Papa erklärt Syntax, Design Patterns und gut nachvollziehbare Codebeispiele. Data Scientists, Softwareentwickler und Machine Learning Engineers erhalten klaren, strukturierten Python-Code.
Vom Laden der Daten über Trainingsschleifen bis zur Modelloptimierung wird jeder Schritt der Entwicklung neuronaler Netze abgedeckt. Auch GPU- und TPU-Beschleunigung werden behandelt.
dpunkt Computing Fachbuch für Machine Learning lernen
Das Praxisbuch eignet sich sowohl für PyTorch Anfänger als auch für Fortgeschrittene. Es enthält einen Kurzeinstieg in PyTorch sowie Wissen zu Tensoren, Transfer Learning und Generative Adversarial Networks. Hinweise zu Stimmungsanalyse und maßgeschneiderten Modellen und Komponenten vertiefen die Anwendung.
dpunkt kompakt Referenz für PyTorch Deployment
Ein Schwerpunkt liegt auf Modellentwicklung, Deployment und dem PyTorch-Ökosystem mit hilfreichen Bibliotheken. Das Buch zeigt die Bereitstellung von ML-Modellen über AWS, Google Cloud und Azure sowie auf mobilen und Edge-Geräten. Als Nachschlagewerk bleibt es im Entwicklungsalltag griffbereit.
Merkmale
Buch der Reihe dpunkt Computing von Joe Papa
Kompakte Referenz und Einführung zu PyTorch
Fachbuch für Deep Learning und Machine Learning mit Python
Codebeispiele zu Tensoren, Training und neuronalen Netzen
Mit Modellentwicklung, Deployment und PyTorch-Ökosystem
Autor: Joe Papa
Reihe: Computing
Thema: Deep Learning
Titel: PyTorch kompakt
Sprache: Python
Variante: Printausgabe
Anwendung: Machine Learning und neuronale Netze
Framework: PyTorch
Produkttyp: Buch
Verkäufer: Sehform
Häufig gestellte Fragen
Ist das Buch für Einsteiger geeignet?
Ja, es enthält einen Kurzeinstieg und eignet sich für Anfänger und Fortgeschrittene.
Wird auch Deployment behandelt?
Ja, Deployment über Cloud sowie für Mobil- und Edge-Geräte wird erklärt.
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Kundenbewertungen
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★★★★★★★★★★5.0
j*d
Verifiziert
Kurz und gut
Ideal zum schnellen Nachschlagen bei Tensoren.
★★★★★★★★★★4.0
x***c
Verifiziert
Hilfreich für Training
Das Kapitel zum Modelltraining ist klar aufgebaut.
★★★★★★★★★★5.0
r***u
Verifiziert
Gute Python-Beispiele
Die Codebeispiele liefen bei mir direkt.
★★★★★★★★★★3.0
z***r
Verifiziert
Für Anfänger schnell
Als Einstieg okay, geht aber ziemlich zügig voran.
